🤖 AIによる機械翻訳（非公式） — これは OpenCV 5.0.0 公式リファレンス（英語）を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版（原文） を参照してください。
Package org.opencv.bgsegm

クラス BackgroundSubtractorMOG

  • public class BackgroundSubtractorMOG extends BackgroundSubtractor
    ガウス混合に基づく背景/前景のセグメンテーション(領域分割)アルゴリズム。このクラスは CITE: KB2001 で述べられているアルゴリズムを実装する。

    • コンストラクタの詳細

      • BackgroundSubtractorMOG

        protected BackgroundSubtractorMOG​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)
        Computes a foreground mask.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - CV_8UC(n),CV_8SC(n),CV_16UC(n),CV_16SC(n),CV_32SC(n),CV_32FC(n),CV_64FC(n) 型の次の動画フレーム。ここで n は 1,2,3,4 のいずれか。
        fgmask - 8ビットのバイナリ画像としての出力前景マスク。
        learningRate - 背景モデルがどれだけ速く学習されるかを示す0から1の間の値。負のパラメータ値を指定すると、アルゴリズムは自動的に選択された学習率を使用する。0 は背景モデルがまったく更新されないことを意味し、1 は背景モデルが最後のフレームから完全に再初期化されることを意味する。

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat fgmask)
        Computes a foreground mask.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - CV_8UC(n),CV_8SC(n),CV_16UC(n),CV_16SC(n),CV_32SC(n),CV_32FC(n),CV_64FC(n) 型の次の動画フレーム。ここで n は 1,2,3,4 のいずれか。
        fgmask - 8ビットのバイナリ画像としての出力前景マスク。学習される。負のパラメータ値を指定すると、アルゴリズムは自動的に選択された学習率を使用する。0 は背景モデルがまったく更新されないことを意味し、1 は背景モデルが最後のフレームから完全に再初期化されることを意味する。

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat knownForegroundMask,
                  Mat fgmask,
                  double learningRate)
        Computes a foreground mask and skips known foreground in evaluation.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - CV_8UC(n),CV_8SC(n),CV_16UC(n),CV_16SC(n),CV_32SC(n),CV_32FC(n),CV_64FC(n) 型の次の動画フレーム。ここで n は 1,2,3,4 のいずれか。
        fgmask - 8ビットのバイナリ画像としての出力前景マスク。
        knownForegroundMask - 既知の前景を入力するためのマスク。モデルが既知のピクセルの学習を無視できるようにする。
        learningRate - 背景モデルがどれだけ速く学習されるかを示す0から1の間の値。負のパラメータ値を指定すると、アルゴリズムは自動的に選択された学習率を使用する。0 は背景モデルがまったく更新されないことを意味し、1 は背景モデルが最後のフレームから完全に再初期化されることを意味する。

      • apply

        public void apply​(Mat image,
                  Mat knownForegroundMask,
                  Mat fgmask)
        Computes a foreground mask and skips known foreground in evaluation.
        オーバーライド:
        クラス BackgroundSubtractor 内の apply
        引数:
        image - CV_8UC(n),CV_8SC(n),CV_16UC(n),CV_16SC(n),CV_32SC(n),CV_32FC(n),CV_64FC(n) 型の次の動画フレーム。ここで n は 1,2,3,4 のいずれか。
        fgmask - 8ビットのバイナリ画像としての出力前景マスク。
        knownForegroundMask - 既知の前景を入力するためのマスク。モデルが既知のピクセルの学習を無視できるようにする。学習される。負の引数値を指定すると、アルゴリズムは自動的に選択された学習率を使用する。0は背景モデルがまったく更新されないことを意味し、1は背景モデルが直前のフレームから完全に再初期化されることを意味する。

      • getHistory

        public int getHistory()

      • setHistory

        public void setHistory​(int nframes)

      • getNMixtures

        public int getNMixtures()

      • setNMixtures

        public void setNMixtures​(int nmix)

      • getBackgroundRatio

        public double getBackgroundRatio()

      • setBackgroundRatio

        public void setBackgroundRatio​(double backgroundRatio)

      • getNoiseSigma

        public double getNoiseSigma()

      • setNoiseSigma

        public void setNoiseSigma​(double noiseSigma)